LLM推論（インファレンス）とは？パフォーマンスの最適化と高速化
AIアシスタントを利用する際、ユーザーはほぼ瞬時のレスポンスを期待します。チャットボットへの質問、コード生成の提案、あるいは社内ナレッジの検索など、いかなる用途においても、レスポンスの速さはシステムの有用性を左右する極めて重要な要素です。
これらの対話の裏側では、大規模言語モデル（LLM）がユーザー入力を分析し、リアルタイムで回答を生成しています。この回答生成プロセスは「LLM推論（インファレンス）」と呼ばれ、そのパフォーマンスはAIシステムの応答速度と効率に直接影響を与えます。
本記事では、LLM推論の定義とその仕組みを詳しく解説するとともに、NeuchipsのBlue Magpie NPUがどのようにLLM推論のワークロードを高速化するかについて紹介します。
LLM推論（インファレンス）とは？
LLM推論とは、トレーニング済みの大型言語モデル（LLM）を使用して、新しいユーザー入力から回答を生成するプロセスのことです。ユーザーがプロンプトを入力すると、モデルはその入力を処理し、テキスト、コード、要約、翻訳などの結果を出力します。
推論フェーズにおいて、モデルが新しい情報を学習したり、パラメータを更新したりすることはありません。その代わりに、トレーニング中に学習したパターンを用いてプロンプトを分析し、次に続くべき単語やテキストの断片を予測します。出力は、回答が完成するまでステップ・バイ・ステップで生成されます。
推論はユーザーがAIシステムと対話するたびに発生するため、その性能が応答速度やシステム全体の効率に直結します。
LLM推論の仕組み
LLM推論は、ユーザー入力を処理し、最終的な出力を段階的に生成する一連のステップを通じて行われます。基盤となるモデルのアーキテクチャは複雑ですが、全体のワークフローは主要なステージごとに理解することができます。
プロンプト (Prompt)
プロセスは、ユーザーがプロンプト（言語モデルに与えられる入力テキスト）を提供することから始まります。プロンプトは、質問、指示、あるいはモデルが分析する必要のあるテキストデータなどです。
モデルがプロンプトを処理する前に、テキストはまず「トークン」と呼ばれる小さな単位（単語や単語の一部）に分割されます。これらのトークンが、モデル内部で処理される基本単位となります。
プリフィル・フェーズ（プロンプト処理）
プリフィル（Prefill）フェーズでは、モデルはコンテキストを理解するために、プロンプトに含まれるすべてのトークンを一括処理します。
トークンはモデルのTransformerレイヤーを通過し、トークン間の関係性が分析されます。この過程で、プロンプトに関する文脈情報は「KVキャッシュ（Key-Value Cache）」と呼ばれる構造に保存されます。
このキャッシュされた情報は、モデルによるプロンプトの理解内容を表しており、回答生成を開始するための準備となります。出力を生成する前にプロンプト全体を処理する必要があるため、このフェーズの効率は「最初のトークンが生成されるまでの速さ」に大きく影響します。
デコード・フェーズ（トークン生成）
プロンプトの処理が完了すると、モデルは回答の生成を開始するデコード（Decode）フェーズに入ります。
モデルは出力を一度に生成するのではなく、一度に1トークンずつ生成します。次のトークンを決定するために、モデルは元のプロンプトと、それまでに生成された回答トークンの両方を考慮する必要があります。
プリフィル・フェーズでKVキャッシュに保存された文脈情報により、モデルは新しいトークンを生成しながら、プロンプトを効率的に参照することができます。各トークンが生成されるたびに回答に追加され、その文脈情報もKVキャッシュに追加されます。これにより、回答が長くなってもモデルは文脈を維持し続けることができます。
この生成ステップは何回も繰り返されるため、デコードプロセスの効率が推論速度全体に大きな影響を与えます。
回答の出力
デコードプロセスが進行するにつれ、生成されたトークンが結合され、人間が読めるテキストに変換されます。最終的な結果が、ユーザーの画面に表示される回答となります。
高速な推論が重要である理由
LLMは推論中にトークンを1つずつ生成するため、このプロセスの速度がシステム全体のパフォーマンスを左右します。
推論速度が遅いとレスポンスが遅延し、AI搭載アプリケーションの有用性が低下します。一方で、高速な推論は応答性を高め、AIシステムがより多くのリクエストを効率的に処理することを可能にします。
推論パフォーマンスを評価・最適化するために、一般的に以下の主要な指標が用いられます：
Time to First Token (TTFT)
TTFTは、プロンプトを受け取ってからモデルが最初の出力断片を生成するまでにかかる時間を測定します。
この指標は、ユーザーが回答を目にするまでの待ち時間を反映します。主に、最初のトークンを生成する前にプロンプト全体を処理する「プリフィル・フェーズ」によって決まります。
TTFTが低いほど、ユーザーはより早く回答の開始を確認でき、AIシステムの応答性が高いと感じられます。
Time Per Output Token (TPOT)
TPOTは、最初のトークンの後、各追加トークンを生成するのに必要な平均時間を測定します。
この指標は、最初のトークンが表示された後、残りの回答がどれくらいの速さで表示されるかを反映します。TPOTは、モデルがステップごとに回答を生成する「デコード・フェーズ」の影響を主に受けます。
TPOTが低いほど、モデルは残りのテキストをより迅速に生成できます。
スループット (Throughput)
スループットは、一定時間内にシステムが処理できる推論リクエスト数またはトークン数を測定します。
スループットが高いほど、AIサービスはより多くのユーザーを同時にサポートできます。これは、エンタープライズAIプラットフォームやクラウドベースのサービスなど、大規模なデプロイメントにおいて特に重要です。
LLM推論が直面する課題
大規模言語モデルは強力なAIアプリケーションを可能にしましたが、推論時にそれらを効率的に実行することは技術的に依然として困難です。モデルの巨大化や高速レスポンスへの需要に伴い、いくつかのパフォーマンス上のボトルネックが発生します。
回答生成における高いレイテンシ
モデルやプロンプトのサイズが大きくなるにつれ、高レイテンシ（遅延）がLLM推論の共通の課題となっています。プロンプトが長くなれば、最初のトークンを生成する前に処理すべきデータ量が増え、TTFTが増大します。
同時に、各トークンの生成には新たな計算と、メモリに保存された文脈データへの繰り返しのアクセスが必要です。モデルが大規模化し回答が長くなるほど、TPOTが低下し、回答全体が表示されるまでに時間がかかる原因となります。
膨大な計算負荷
LLM推論では、プロンプトを処理し回答を生成するために膨大な数の数学的演算が必要です。現代のLLMはしばしば数十億のパラメータを含んでおり、各推論リクエストはデータの多層にわたる計算を通過しなければなりません。
推論中にモデルが学習することはありませんが、これらすべてのリクエストおよび生成されるすべてのトークンに対して計算を実行する必要があります。モデルサイズの拡大に伴い、総計算負荷は飛躍的に増加し、プロセッサに重い負担を強いています。
メモリ帯域幅のボトルネック
LLM推論では、メモリと演算ユニット間での頻繁なデータ移動が発生します。モデルが新しいトークンを生成する間、KVキャッシュなどの構造に保存された文脈情報に繰り返しアクセスする必要があります。
プロンプトが長く回答が増えるにつれ、推論中に保存・取得されるデータ量が増加します。これによりメモリ帯域幅に大きな圧力がかかり、プロセッサが計算を実行する時間よりも、データの到着を待つ時間の方が長くなってしまうことがあります。
コンテキスト長とトークン制限
LLMは固定されたコンテキストウィンドウ内で動作しており、一度に処理できるトークン数には制限があります。プロンプトが長くなったり、会話のコンテキストが蓄積されたりすると、モデルは推論中により多くの入力データを扱う必要があります。
トークンシーケンスが長くなると計算負荷とメモリ使用量の両方が増加し、効率的な推論パフォーマンスを維持することが困難になります。場合によっては、モデルのトークン制限を超える入力に対して、切り捨て（トランケーション）や追加処理が必要になることもあります。
Neuchips Blue Magpie NPUがいかにLLM推論の効率を向上させるか
LLM推論の課題を踏まえ、Neuchipsはこれらの問題を解決するために、特定のアーキテクチャ最適化を施したBlue Magpie NPUを開発しました。
以下のセクションでは、これらの設計機能がどのように推論効率を向上させるかを説明します。
トークン処理を加速するGEMMおよびGEMVアクセラレーション
LLM推論における主要な課題の一つは、TTFTやTPOTに現れるレイテンシです。
Blue Magpieは、Transformerベースのモデルで使用されるコア演算を最適化することで、これらの指標を改善します。本アーキテクチャは、プロンプト処理で主要となるGEMM（行列行列積）演算と、トークン生成で使用されるGEMV（行列ベクトル積）演算を高速化します。これらの演算効率を高めることで、Blue MagpieはTTFTとTPOTの両方を削減し、対話型AIアプリケーションにおける応答速度の短縮を可能にします。
多様なAIワークロードをサポートするMVPアーキテクチャ
LLM推論では、必要とされる数学的演算の数が多いため、ハードウェアに非常に高い計算能力が求められます。
Blue Magpieは、AIモデルで一般的に使用される行列ベースの計算を効率的に処理するために設計された、Matrix-Vector Processor（MVP）アーキテクチャを採用しています。この設計は行列乗算と畳み込み演算の両方をサポートしており、生成AIやビジョンベースのAIシステムを含む、異なるモデルタイプにわたって高いパフォーマンスを維持できます。
効率的なメモリアクセスを実現するデータ・ムーブメント・エンジン
トークン生成中に文脈データへの頻繁なアクセスが必要となるため、メモリ帯域幅がボトルネックになることがあります。
これを解決するため、Blue Magpieにはメモリと演算ユニット間のデータ移動を最適化する専用の「データ・ムーブメント・エンジン」が組み込まれています。効率的な2Dおよび3Dのギャザー/スキャッター（集約/分散）操作と柔軟なデータ再マッピングをサポートすることで、不要なメモリトラフィックを削減し、帯域幅全体の利用効率を向上させます。
長いコンテキスト処理のためのNeuKompression
プロンプトが長くなり、会話のコンテキストが蓄積されると、保存される文脈情報の量は大幅に増加します。
Blue Magpieは、モデルの精度を維持しながらKVキャッシュを圧縮するように設計された独自の技術「NeuKompression」を導入しています。文脈データのメモリフットプリントを削減することで、システムは効率的な推論パフォーマンスを維持したまま、より長い入力シーケンスや拡張された対話を処理できるようになります。
結論
応答性の高いAIアプリケーションを提供するためには、効率的なLLM推論が不可欠です。NeuchipsのBlue Magpie NPUは、最適化されたAIアクセラレーション・アーキテクチャを通じて、開発者やシステムビルダーがより高速かつ効率的な推論を実現できるよう設計されています。
Neuchips Blue Magpie NPUがお客様のAIシステムをどのようにサポートできるかについての詳細は、お気軽にお問い合わせください。